z-logo
open-access-imgOpen Access
Klasifikasi Batuan Beku Gabbro Pada Citra Sayatan Tipis Menggunakan Multilevel Otsu’s Thresholding
Author(s) -
Muhammad Dzulfikar Fauzi
Publication year - 2017
Publication title -
jatisi (jurnal teknik informatika dan sistem informasi)/jatisi: jurnal teknik informatika dan sistem informasi
Language(s) - English
Resource type - Journals
eISSN - 2503-2933
pISSN - 2407-4322
DOI - 10.35957/jatisi.v4i1.87
Subject(s) - physics , thresholding , artificial intelligence , image (mathematics) , computer science
Citra sayatan tipis batuan merupakan metode pengaman yang digunakan untuk menentukan jenis batuan dan nama dari batuan berdasar pada mineral penyusun. Melakukan pengamatan sayatan tipis sulit dilakukan jika hanya menggunakan bantuan mikroskop polarisasi karena kemampuan mata manusia tidak dapat melakukan identifikasi secara mendetail. Oleh karena itu analisis dan identifikasi mineral menjadi lebih mudah dilakukan dengan bantuan pengolahan citra digital dengan menggunakan algoritma Multilevel Otsu’s Thresholding untuk mengetahui kelimpahan mineral batuan beku. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan citra sayatan tipis batuan beku yang diakuisisi dari penggunaan mikroskop polarisasi dengan perbesaran 10x. preprocessing yang dilakukan dengan 2 perlakuan yang berbeda yaitu garyscale dan grayscale dengan k-means untuk mengetahui hasil yang maksimal. Selanjutnya tahap pengolahan dilakukan segmentasi Multilevel Otsu’s Thresholding dengan dua nilai ambang. Selanjutnya analisis pada hasil segmentasi untuk mengetahui kelimpahan mineral. Hasil perhitungan dan analisis yang telah dilakukan pada preprocessing yang menggunakan grayscale dan grayscale dengan k-means yang kemudian di lakukan segmentasi Multilevel Otsu’s Thresholding memiliki akurasi paling tinggi 40% dan 33,57%. Dari kedua perlakuan dapat disimpulkan bahwa penggunaan k-means pada preprocessing memiliki pengaruh pada pengolahan citra sayatan tipis batuan beku jenis gabbro dengan nilai akurasi tertinggi dari dua perlakuan yaitu 40% dengan menggunakan preprocessing k-means dengan nilai k=7.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here